ACID

Еще во времена демократизации массово-параллельных СУБД и становления экосистемы Hadoop была в целом решена задача линейного масштабирования аналитических нагрузок, однако с транзакционными базами такого еще не случилось. По состоянию на первую половину 2020-х годов проблема открыта, хотя определенные продвижения есть, вызванные как усовершенствованием технологий в сфере оборудования, так и появлением новых архитектур СУБД.

По мере роста потребностей в обработке Больших Данных появляются новые модели управления данными, позволяющие выполнять миллиарды запросов в секунду. Одновременно, чтобы не отстать от рынка, меняют и традиционные реляционные модели. Как разобраться в современном ландшафте СУБД и выбрать решение, наилучшим образом удовлетворяющее конкретным требованиям?

Большие Данные и облака выявили неподготовленность индустрии ИТ к работе с невиданными прежде объемами информации, львиная доля которой хранится в реляционных СУБД, — господствовавшая до сих пор идея сведения всего разнообразия данных к таблицам морально устарела. Вместе с тем на рынке нет полноценных решений для обработки огромных массивов неструктурированных данных различной природы, поступающих в режиме реального времени из многочисленных источников. Одной из первых, кто сделал серьезную ставку на СУБД для работы именно с Большими Данными, стала корпорация Intel.

Программное обеспечение промежуточного слоя (middleware) существует уже почти 30 лет. Сегодня же, общее впечатление от современного рынка MW - обилие разнообразных продуктов, которые, казалось бы, должны делать примерно одно и то же. Необходимо систематизировать существующие в этой области решения и прояснить новые тенденции в развитии рынка MW.